| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·概述 | 第8-9页 |
| ·桥梁变形监测国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·变形监测模型研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文结构框架 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 GPS变形监测理论及其在桥梁变形监测中的应用 | 第14-27页 |
| ·变形监测概述 | 第14-16页 |
| ·变形监测 | 第14-15页 |
| ·变形监测的方法和技术 | 第15页 |
| ·变形监测的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·GPS测量原理及其在变形监测中的应用 | 第16-24页 |
| ·GPS卫星定位系统概述 | 第16-17页 |
| ·GPS定位测量原理 | 第17-19页 |
| ·GPS定位测量方法 | 第19-22页 |
| ·GPS技术在变形监测中的应用 | 第22-24页 |
| ·基于GPS技术的桥梁变形监测 | 第24-26页 |
| ·桥梁变形监测 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 变形监测数据处理方法及分析 | 第27-36页 |
| ·回归分析 | 第27-29页 |
| ·一元线性回归 | 第27-28页 |
| ·多元线性回归分析 | 第28-29页 |
| ·时间序列分析法 | 第29-30页 |
| ·灰色系统分析法 | 第30-33页 |
| ·灰色序列数据的生成 | 第30-31页 |
| ·等间隔GM(1,1)模型 | 第31-32页 |
| ·不等间隔GM(1,1)模型 | 第32-33页 |
| ·模型的精度检验 | 第33页 |
| ·人工神经网络法 | 第33-34页 |
| ·Kalman滤波法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 卡尔曼滤波原理及其在桥梁变形监测数据处理中的程序设计与实现 | 第36-47页 |
| ·连续线性系统 | 第36-39页 |
| ·连续线性系统的状态方程和观测方程 | 第36-37页 |
| ·连续线性系统状态方程的解 | 第37-38页 |
| ·连续线性系统的随机模型 | 第38-39页 |
| ·离散线性系统的Kalman滤波 | 第39-41页 |
| ·离散线性系统的状态方程和观测方程 | 第39-40页 |
| ·离散线性系统的Kalman滤波方程 | 第40-41页 |
| ·自适应Kalman滤波 | 第41-44页 |
| ·方差补偿自适应Kalman滤波模型 | 第42-44页 |
| ·基于Matlab的自适应Kalman滤波程序设计 | 第44-46页 |
| ·自适应Kalman程序设计步骤 | 第44页 |
| ·方差补偿自适应Kalman滤波算法流程图 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 桥梁GPS监测试验及分析 | 第47-65页 |
| ·试验桥梁概况 | 第47页 |
| ·试验方案设计 | 第47-49页 |
| ·测点布设 | 第48页 |
| ·设备的选取 | 第48-49页 |
| ·观测周期及观测模式 | 第49页 |
| ·桥梁监测试验数据处理及分析 | 第49-64页 |
| ·方差补偿自适应卡尔曼滤波的应用 | 第49-57页 |
| ·预测对比分析 | 第57-61页 |
| ·桥梁监测试验数据分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 在学期间公开发表论文及科研情况 | 第70页 |
